JP2006177749A - 周期運動体の移動軌跡算出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 歩行中の人体など周期運動を行う対象物の移動軌跡を、容易に且つ精度良く把握することができる周期運動体の移動軌跡算出装置を提供する。
【解決手段】 周期運動体に取り付けられた加速度センサ２の検出信号に基づいて、該周期運動体の移動軌跡を算出する装置であって、検出信号に対してフィルタ処理を施して、低周波成分が除去された加速度データを生成するフィルタ処理手段１０と、加速度データを積分して得られた仮の速度データに対する一次回帰直線を求め、該一次回帰直線を用いて仮の速度データを補正することにより、補正速度データを生成する速度データ算出手段１２と、前記補正速度データを積分して得られた仮の位置データに対する二次回帰曲線を求め、該二次回帰曲線を用いて前記仮の位置データを補正することにより、補正位置データを生成する位置データ算出手段１４とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、歩行運動中における体重心の移動軌跡などのように、周期運動体の移動軌跡を算出するための方法及び装置に関する。

人間の歩行動作時における移動軌跡の解析は、高齢者の歩行能力の評価や病状の把握など、種々の応用が期待されている。物体の移動軌跡を把握する方法として、移動する物体の動画像データに対して画像処理を施すことにより、物体の移動軌跡を算出する方法が従来知られている（例えば、特許文献１など）。

ところが、このような撮像データの画像処理に基づいて移動軌跡を求める方法は、対象物をカメラで撮影可能な環境でなければならず、また、衣服の内部など対象物が外部から視認できない場合には測定が困難であるなど、測定条件や測定対象の制約を受けやすいという問題があった。

また、特許文献２には、人体に取り付けた加速度センサにより検出された加速度データを二階積分して位置データを求め、この位置データから運動の種類を識別する方法が開示されており、加速度データから低周波成分を除去することにより、識別精度を向上できることが示されている。
特開平９−３５０４０号公報 特開２００３−９３５６６号公報

ところが、前記特許文献２に記載された方法に基づいて、歩行中の人体の移動軌跡を求めようとしても、加速度センサのゼロ点のドリフトや被験者の姿勢変化など、種々の要因によって測定誤差が大きくなり、移動軌跡の算出には適用が困難であった。

実際に被験者の重心位置に３軸加速度センサを取り付けて、歩行運動を行った時の測定結果の一例を図６（ａ）に示す。図６（ａ）において、各グラフは、被験者に対してそれぞれ左右方向、上下方向及び前後方向における検出信号を示している。この検出信号に対し、図６（ｂ）に示すように、ハイパスフィルター処理を施して低周波成分を除去した後、順次積分して速度及び変位を求めたところ、それぞれ図６（ｃ）及び図６（ｄ）に示すように時間の経過と共に発散してしまい、移動軌跡を算出することができなかった。

そこで、本発明は、歩行中の人体など周期運動を行う対象物の移動軌跡を、容易に且つ精度良く把握することができる周期運動体の移動軌跡算出方法及び装置の提供を目的とする。

本発明の前記目的は、周期運動体に取り付けられた加速度センサの検出信号に基づいて、該周期運動体の移動軌跡を算出する方法であって、前記検出信号に対してフィルタ処理を施して、低周波成分が除去された加速度データを生成するフィルタ処理ステップと、前記加速度データを積分して得られた仮の速度データに対する一次回帰直線を求め、該一次回帰直線を用いて前記仮の速度データを補正することにより、補正速度データを生成する速度データ算出ステップと、前記補正速度データを積分して得られた仮の位置データに対する二次回帰曲線を求め、該二次回帰曲線を用いて前記仮の位置データを補正することに
より、補正位置データを生成する位置データ算出ステップとを備える周期運動体の移動軌跡算出方法により達成される。

また、本発明の前記目的は、周期運動体に取り付けられた加速度センサの検出信号に基づいて、該周期運動体の移動軌跡を算出する装置であって、前記検出信号に対してフィルタ処理を施して、低周波成分が除去された加速度データを生成するフィルタ処理手段と、前記加速度データを積分して得られた仮の速度データに対する一次回帰直線を求め、該一次回帰直線を用いて前記仮の速度データを補正することにより、補正速度データを生成する速度データ算出手段と、前記補正速度データを積分して得られた仮の位置データに対する二次回帰曲線を求め、該二次回帰曲線を用いて前記仮の位置データを補正することにより、補正位置データを生成する位置データ算出手段とを備える周期運動体の移動軌跡算出装置により達成される。

本発明によれば、周期運動を行う対象物の移動軌跡を容易に且つ精度良く把握することができる。

以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る周期運動体の移動軌跡算出装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、移動軌跡算出装置１は、加速度センサ２に接続されており、これらは一体化されて、ズボンのベルト等に装着可能に構成されている。加速度センサ２は、３軸加速度センサであり、周期運動体に固定されて、直交する３軸方向の加速度をそれぞれ検出し、加速度に応じた電圧を出力する。

移動軌跡算出装置１は、フィルタ処理手段１０と、速度データ算出手段１２と、位置データ算出手段１４と、移動軌跡生成手段１６とを備えており、例えば、携帯型のコンピュータにより構成することができる。

フィルタ処理手段１０は、ハイパスフィルターであり、加速度センサ２から入力された検出信号に含まれる周波数成分のうち、カットオフ周波数以下の低周波成分を除去する。具体的には、検出信号ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）のＮ個のサンプリングデータに対し、電圧―加速度変換係数αを乗じた変換データａ_ｉを求め、この変換データａ_ｉに対してハイパスフィルター処理を行うことにより、加速度データＡ_ｉを生成する。歩行中の人体の移動軌跡を測定する場合、カットオフ周波数は、歩行周期（秒）を２倍した値の逆数を例示することができ、通常は０．１〜１Ｈｚ程度である。

フィルタ処理手段１０から出力される加速度データＡ_ｉは、速度データ算出手段１２に入力される。速度データ算出手段１２は、加速度データＡ_ｉを順次加算することにより積分を行い、仮の速度データｖ_ｉを求める。すなわち、サンプリング時間間隔をΔｔとすると、ｖ_ｉ＝Ａ_ｉ・Δｔ＋ｖ_ｉ−１である。但し、初期速度ｖ_０＝０とする。

フィルタ処理手段１０を介して出力される加速度データＡ_ｉには、フィルタ処理手段１０において除去できない直流成分などの誤差要因が含まれており、仮の速度データｖ_ｉを求める際には、この誤差が積分されて累積される。本発明者らは、仮の速度データｖ_ｉに含まれる上記累積された誤差項が、一次式で近似可能な直線状の値として把握できることを見出した。

そこで、速度データ算出手段１２は、最小二乗法により仮の速度データｖ_ｉの一次回帰直線を求め、この一次回帰直線を用いて仮の速度データｖ_ｉを補正することにより、補正
速度データＶ_ｉを算出する。すなわち、仮の速度データｖ_ｉに対して、ｖ_ｉ＝ｃ・ｔ＋ｄという一次回帰式を仮定して、最小二乗法により係数ｃ，ｄを求める。ｖ_ｉに含まれる誤差項Ｌ_ｉは、得られた係数ｃ，ｄを用いて、Ｌ_ｉ＝ｃ・ｔ＋ｄから算出することができ、補正速度データＶ_ｉは、Ｖ_ｉ＝ｖ_ｉ−Ｌ_ｉとして計算することができる。この補正速度データＶ_ｉは、周期運動体の平均速度（例えば、人体の歩行運動の場合、前方に約３ｋｍ／ｈ）に対する相対速度として求められる。

こうして得られた補正速度データＶ_ｉは、位置データ算出手段１４に入力される。位置データ算出手段１４は、補正速度データＶ_ｉを順次加算することにより積分を行い、仮の位置データｘ_ｉを求める。すなわち、サンプリング時間間隔をΔｔとすると、ｘ_ｉ＝Ｖ_ｉ・Δｔ＋ｘ_ｉ−１である。但し、初期位置ｘ_０＝０とする。
あるいは、加速度データＡ_ｉを考慮して、仮の位置データｘ_ｉを、ｘ_ｉ＝１／２・Ａ_ｉ・Δｔ^２＋Ｖ_ｉ・Δｔ＋ｘ_ｉ−１から算出してもよい。尚、加速度データＡ_ｉ及び補正速度データＶ_ｉの積分は、順次加算以外に、例えばシンプソンの公式などを用いる他の公知の方法で行うこともできる。

こうして得られた仮の位置データｘ_ｉは、上述したようにフィルタ処理手段１０において除去できない直流成分などの誤差が含まれている。そこで、位置データ算出手段１４は、最小二乗法により仮の位置データｘ_ｉの二次回帰曲線を求め、この二次回帰曲線を用いて仮の位置データｘ_ｉを補正することにより、補正位置データＸ_ｉを算出する。すなわち、仮の位置データｘ_ｉに対して、ｘ_ｉ＝ｅ・ｔ^２＋ｆ・ｔ＋ｇという二次回帰式を仮定し、最小二乗法により係数ｅ，ｆ，ｇを求める。ｘ_ｉに含まれる誤差項Ｃ_ｉは、得られた係数ｅ，ｆ，ｇを用いて、Ｃ_ｉ＝ｅ・ｔ^２＋ｆ・ｔ＋ｇから算出することができ、補正位置データＸ_ｉは、Ｘ_ｉ＝ｘ_ｉ−Ｃ_ｉとして計算することができる。この補正位置データＸ_ｉは、周期運動体が平均速度で移動したと仮定した場合の基準位置に対する相対位置として求められる。

こうして得られた位置データＸ_ｉは、移動軌跡生成手段１６に入力される。移動軌跡生成手段１６は、各軸方向の位置データＸ_ｉの時系列変化から移動軌跡を生成し、モニタなどに出力する。

加速度センサ２を把持し、机の上に固定された四角形の板の辺に沿って実際に動かした時の移動軌跡を求めた。図２（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ加速度データＡ_ｉ、補正速度データＶ_ｉ及び補正位置データＸ_ｉを示している。図２（ｂ）及び（ｃ）に示すように、速度データ算出手段１２及び位置データ算出手段１４における補正処理により、補正速度データＶ_ｉ及び補正位置データＸ_ｉは、加速度データＡ_ｉに含まれている測定誤差が除去されていることがわかる。この結果、移動軌跡生成手段１６により生成された移動軌跡は、図２（ｄ）に示すように、周期運動の移動軌跡が精度良く再現される結果となった。図３は、同様の試験を、移動軌跡が四角形以外に、三角形や五角形の場合についても行い、算出した移動軌跡（濃色線）をＰＳＤカメラで撮影した移動軌跡（淡色線）と比較したものである。いずれの場合においても、実際の移動軌跡に近い算出結果が得られている。尚、加速度センサ２の移動は平面に沿って行っているため、図２及び図３においては、２方向のみの測定結果を表示している。

また、図４は、歩行中の体重心の移動軌跡を求めた結果である。本実験においては、移動軌跡算出装置１を加速度センサ２と一体化してケーシング内に収容し、これを被験者の背中側のベルト部分に取り付けて、加速度センサ２が体重心位置に設置されるように固定した。図４（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ加速度データＡ_ｉ、補正速度データＶ_ｉ及び補正位置データＸ_ｉを示している。このときの移動軌跡を、図５に示す。図５（ａ）〜（ｃ）
は、被験者をそれぞれ正面から見た状態、右方からみた状態、及び、上方からみた状態である。いずれの状態においても、周期運動が精度良く再現されていることがわかる。

このように、本発明の移動軌跡算出装置によれば、従来は困難であった周期運動体の移動軌跡を精度良く算出することができる。また、この移動軌跡算出装置を携帯可能に構成することで測定条件の制約を受けにくく、更に、人体における衣服内部の部分の動きなど、画像処理では不可能な周期運動の移動軌跡も容易に算出することができるので、幅広い分野への応用が可能である。

本発明の一実施形態に係る周期運動体の移動軌跡算出装置の概略構成を示すブロック図である。 前記移動軌跡算出装置により周期運動体の移動軌跡を算出した過程の一例を示す図である。 前記移動軌跡算出装置により周期運動体の移動軌跡を算出した過程の他の例を示す図である。 前記移動軌跡算出装置により周期運動体の移動軌跡を算出した過程の更に他の例を示す図である。 図４に示す周期運動体の移動軌跡の算出過程から得られた周期運動体の移動軌跡を示す図である。 従来の方法により周期運動体の移動軌跡を算出した過程を示す図である。

符号の説明

１ 移動軌跡算出装置
２ 加速度センサ
１０ フィルタ処理手段
１２ 速度データ算出手段
１４ 位置データ算出手段
１６ 移動軌跡生成手段

Claims (4)

1. 周期運動体に取り付けられた加速度センサの検出信号に基づいて、該周期運動体の移動軌跡を算出する方法であって、
   前記検出信号に対してフィルタ処理を施して、低周波成分が除去された加速度データを生成するフィルタ処理ステップと、
   前記加速度データを積分して得られた仮の速度データに対する一次回帰直線を求め、該一次回帰直線を用いて前記仮の速度データを補正することにより、補正速度データを生成する速度データ算出ステップと、
   前記補正速度データを積分して得られた仮の位置データに対する二次回帰曲線を求め、該二次回帰曲線を用いて前記仮の位置データを補正することにより、補正位置データを生成する位置データ算出ステップとを備える周期運動体の移動軌跡算出方法。
2. 前記周期運動体は人体である請求項１に記載の周期運動体の移動軌跡算出方法。
3. 前記加速度センサの検出信号は、直交する３軸方向の各検出成分を含む請求項１又は２に記載の周期運動体の移動軌跡算出方法。
4. 周期運動体に取り付けられた加速度センサの検出信号に基づいて、該周期運動体の移動軌跡を算出する装置であって、
   前記検出信号に対してフィルタ処理を施して、低周波成分が除去された加速度データを生成するフィルタ処理手段と、
   前記加速度データを積分して得られた仮の速度データに対する一次回帰直線を求め、該一次回帰直線を用いて前記仮の速度データを補正することにより、補正速度データを生成する速度データ算出手段と、
   前記補正速度データを積分して得られた仮の位置データに対する二次回帰曲線を求め、該二次回帰曲線を用いて前記仮の位置データを補正することにより、補正位置データを生成する位置データ算出手段とを備える周期運動体の移動軌跡算出装置。

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